基于深度信念网络的语音情感识别的研究

被引：63

作者：

黄晨晨

巩微

伏文龙

冯东煜

机构：

[1] 中国传媒大学计算机学院

来源：

计算机研究与发展 | 2014年 / S1期

关键词：

语音情感识别; 特征提取; 深度信念网络; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN912.3 [语音信号处理];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

针对语音情感识别中的特征提取的问题,提出了一种新的特征提取方式,利用深度神经网络(DNN)中的深度信念网络(DBNs)自动提取语音信号中情感特征.通过训练一个5层的深度信念网络提取语音情感特征,把连续多帧的语音并在一起,构成一个高维的特征,把深度信念网络训练完的特征作为非线性支持向量机(SVM)分类器的输入端,最终建立一个语音情感识别多分类器系统.其识别率为86.5%比传统的基于提取句子的时间构造、振幅构造、基频构造等特征的方法提高7%.

引用

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共 12 条

[1]

深度学习的昨天、今天和明天 [J].